import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
df['总额']=df['价格']*df['数量']
data = []
for i in range(df['折扣'].size):
    if df['折扣'][i] == 0:
        data.append(1)
    else:
        data.append(df['折扣'][i])

df1=df.groupby('销售经理').agg({'总额':'sum'})
df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=False)
df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
print('销售和经理的总额降序排名:\n',df1)
df2=df.groupby('客户类型').agg({'总额':'sum'})
df2['排名']=df2.rank(method='first',ascending=False)
df2.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
print('销售和经理的总额降序排名:\n',df2)


print('统计\n',df.value_counts('客户类型'))
print('最大值\n',df['价格'].max)
print('最小值\n',df['价格'].min)
print('平均值\n',df['价格'].mean)
df4 = pd.pivot_table(df, values='数量', index='计划发货天数', columns='折扣', aggfunc='sum')
print('计划发货天数、折扣和数量的透视表:\n', df4)

df5 = df[['计划发货天数', '价格', '数量', '折扣']]
print('计划发货天数、价格、数量和折扣之间的相关系数：\n', df5.corr())
